机器学习的高级主题旨在向学生深入介绍一些更为复杂和技术挑战性的议题，包括内核方法的理论和应用，以及针对特定年份的另一选题，例如凸优化、统计学习理论、转移学习、元学习和在线学习等。
成功完成该模块后，学生将具备以下能力：
对所选的研究主题有深入的了解；了解如何设计和实施学习算法。
能够独立阅读、理解和讨论该领域的研究论文。
该模块由两个部分组成，每个部分都是围绕机器学习的研究主题组织的。
以下表示该模块通常涵盖的主题：
第一部分：
内核方法的高级简介：
内核的定义，与特征空间的关系，再生核希尔伯特空间
简单应用：核主成分分析，核岭回归
RKHS中的均值之间的距离，积分概率度量，最大均值差异（MMD），双样本检验
区分分布的核选择，特征核
RKHS中的协方差算子：存在性证明，范数的定义（包括HSIC，Hilbert-Schmidt独立性标准）。
HSIC应用于独立性检验
特征选择，分类法发现
独立分量分析简介，核ICA
大边界分类，用于分类的支持向量机
第二部分：
研究的第二个研究主题，例如凸优化，统计学习理论，转移学习，元学习，在线学习。
要选择此模块作为选项或选修课，学生必须符合以下条件：
1. 注册在一个正式可用的课程和学年中；
2. 具备高水平的多元微积分、概率与组合学以及线性代数能力，以便能够重新证明基本结果以及新的结果；
3. 至少修读过一个介绍性的机器学习模块，例如《监督学习（Comp0078）》或《机器学习导论（Comp0088）》，或者同时注册了此类模块。
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